開原碼授權 印度要走自己的路

  印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License (知識公共授權,簡稱 "KPL" )的計畫,這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子,但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境,開發者既可以借助開放原始碼的合作力量,又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。


   Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮,印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫,鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 開原碼授權 印度要走自己的路, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=531&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2025/05/21)
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德國向歐盟提交《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》意見

  德國聯邦政府於2020年6月29日,針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見,期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為,並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。   歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告,一方面可促進人工智慧使用,另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示,投資人工智慧為重要計畫之一,可確保未來的創新和競爭力,以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是,可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時,必須注意應促進技術發展而非抑制創新。   在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出,人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下,實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇,並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」(Ökosystem für Exzellenz),並建立適當獎勵機制,以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」(Ökosystem für Vertrauen),並確保其能遵守歐盟法規,包括保護基本權利和消費者權益,尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外,應使公民有信心接受AI,並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法,並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出,除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外,應特別注重保護人民之基本權,例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等,並呼籲國際間應密切合作,運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外,德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室(監理沙盒場域)相結合,以助於加速企業實際運用,也將帶頭促進AI在公部門之運用。   在《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出,歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者,將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰,包括明確的安全和責任框架,以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現,將對產品安全性和責任方面出現新挑戰,而在當前的產品安全法規上,缺乏相關規範,特別是在一般產品的安全指令,機械指令,無線電設備指令等,未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面,雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術,但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響,將可能增加對受害者提供賠償的困難度,導致不公平或效率低下的情形產生,為改善此一潛在不確定性,可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度,以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法,在創新與監管取得平衡,更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展,尤其是對重要特定產業的要求,甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定,加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外,應依照風險高低擬定分類方法,並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務,以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務,針對低風險AI應用則採自願認證制度。

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